GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

机动目标多传感器组网空间配准方法

针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

基于雷达跟踪仿真的滑翔式再入弹道突防性能分析

从防御雷达对再入弹道跟踪效果的角度,对滑翔式再入飞行器的突防性能进行了初步分析。基于Unscented卡尔曼滤波和考虑气动模型的目标跟踪模型,加入雷达测量噪声,计算目标跟踪误差,比较弹道式与滑翔式再入弹道的跟踪效果。仿真结果表明：(1) 滑翔式再入弹道有横向机动且飞行高度较低,雷达的发现时间较晚,可观测时间比较短;(2) 由于雷达的跟踪动力学模型中很难对气动力准确建模,滑翔式弹道借助气动力产生机动,雷达对其跟踪的误差要大于弹道式再入弹道; (3) 在相近的雷达观测条件下,弹道机动性越强,雷达跟踪精度越差;(4) 尽量使防御方所假设的目标动力学模型失配是增加突防能力的有效措施。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题，提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建，利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储，指导机动模型参数实时调整，使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能，基于人类认知“感知-行动”循环理论，将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端，以最小感知信息熵为代价函数，从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明，该算法对环境及目标的感知更加准确，融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

多普勒辅助测量IMM-PF机动目标跟踪

针对机动目标跟踪问题,提出了一种辅助多普勒测量的交互多模型粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波解决系统观测与目标状态之间的非线性问题,并辅助多普勒测量信息在线估计目标角速率,作为目标转弯模型的参数.采用两个可内部切换的运动模型(常速度/逆时针转弯模型、常速度/顺时针转弯模型)作为交互模型,有效地描述了目标机动并减少了模型个数,进一步提高了算法的效率.对一个以不同角速率多次转弯的机动目标进行跟踪仿真,结果验证了算法的可行性和优越性.     

基于修正模型的自适应跟踪算法

提出一种基于修正模型的自适应跟踪算法（CSM-AKF）。通过状态扩维和机动检测实现模型参数的自适应调整,克服＂当前＂统计（CS）模型中参数预设的负面影响,提高了系统的跟踪精度以及目标在做强机动时的快速响应能力。仿真结果验证了算法的有效性。     

用于多策略机动目标跟踪的基于模糊理论的改进IMM算法

针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度，提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹，目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律，为了在雷达测量直角坐标系下跟踪，采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角，将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程，分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面，通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并，实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数，分析了过程噪声对跟踪精度的影响，仿真结果表明，与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比，该算法具有较高的跟踪精度。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题，文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中，结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互，并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整，从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明，与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比，文章提出的算法的跟踪性能明显提高，且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。